matplotlib画多个图（着重讲图片的位置如何摆放）_matplotlib 多个图

前言

所有的图都是基于函数 y = x^2，但图像不是重点，如何作图才是重点。
希望你能耐心看到最后。

使用整型确定位置

1.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1, 1, 100)
print(type(x))
y = x ** 2
plt.figure(1)
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)
plt.show()

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np.linspace(-1, 1, 100)：获取[-1,1]之间的100个点，以numpy.ndarray形式返回
figure(1)：创建一张画布，并且编号为1
plt.subplot(2, 2, 1)：将画布分为2×2，第一个是行，第二个是列，且在第一个位置作图。

• 2x2显然是4个位置：

2.

与上面一样，这次将一个散点图放在4位置。

x = np.linspace(-1, 1, 100)
print(type(x))
y = x ** 2
plt.figure(1)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.scatter(x, y)

plt.show()
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plt.subplot(2, 2, 4)：将画布分为2×2，在第四个位置作图。
plt.scatter(x, y)：以x为横轴坐标、y为纵轴坐标，绘制散点图。

• 粉色的是画在第四个位置的图
  

3.

有了上面的2点，这里理解4张子图就很轻松。

x = np.linspace(-1, 1, 100)
print(type(x))
y = x ** 2
plt.figure(1)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y, label='1')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y, label='2')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y, label='3')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y, label='4')
plt.legend(loc=2)
plt.show()

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plt.plot(x, y, label='4')：绘制折线图，图例为4。
plt.legend(loc=2)：图例的位置设为2。

图例的位置

• loc=1在子图的右上角
• loc=2在子图的左上角
• loc=3在子图的左下角
• loc=4在子图的右下角
  

x = np.linspace(-1, 1, 100)
print(type(x))
y = x ** 2
plt.figure(1)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y, label='1')
plt.legend(loc=1)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y, label='2')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y, label='3')
plt.legend(loc=3)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, y, label='4')
plt.legend(loc=4)
plt.show()
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4.

x = np.linspace(-1, 1, 100)
print(type(x))
y = x ** 2
plt.figure(1)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y)

plt.show()
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plt.subplot(2, 2, 1)：把画布分为2x2，且在1位置。
plt.subplot(2, 2, 2)：把画布分为2x2，且在2位置。
plt.subplot(2, 1, 2)：把画布分为2x1，且在2位置。

• 或许第三个图是大家最迷惑的地方，画个图大家就明白了：
  

5.

如果看懂了4.，那么接下来的应该也能理解

x = np.linspace(-1, 1, 100)
print(type(x))
y = x ** 2
plt.figure(1)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y)

plt.show()
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plt.subplot(2, 2, 1)：把画布分为2x2，且在第一个位置
plt.subplot(2, 2, 3)：把画布分为2x2，且在第三个位置
plt.subplot(1, 2, 2)：把画布分为1x2，且在第二个位置

• 前两个图我再啰嗦一下：
  
• 重点来到第三个图：
  

6.

我们最后来画一下4x4的图巩固一下吧。
px：表示第x张图

虽然很多，但是别怕，我都会讲的。

x = np.linspace(-1, 1, 100)
print(type(x))
y = x ** 2
plt.figure(1)

plt.subplot(4, 4, 1)
plt.plot(x, y, label='p1')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(4, 4, 2)
plt.plot(x, y, label='p2')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(4, 4, 3)
plt.plot(x, y, label='p3')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(4, 4, 4)
plt.plot(x, y, label='p4')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(4, 1, 2)
plt.plot(x, y, label='p5')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, y, label='p6')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(4, 2, 6)
plt.plot(x, y, label='p7')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(4, 4, 15)
plt.plot(x, y, label='p8')
plt.legend(loc=2)

plt.subplot(4, 4, 16)
plt.plot(x, y, label='p9')
plt.legend(loc=2)
plt.show()


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6.1： p1~p4， p8，p9

我们可以发现，这张画布的第一行都是一样的图，倒数两个也是同样的图（因为用的是同样的分割方法4x4）。
对于4x4的画布，这4个子图就相当于1x1的图。
plt.subplot(4, 4, x)：将画布分为4x4，并且在第x个位置

6.2：p5

6.3：p6

6.4：p7

使用元组确定位置

plt.subplot(n_row, n_col, (first, last))
1

其中：
n_row：行数
n_col：列数
(first, last)：表示左上角位置和右下角位置

示例1

评论区中有同学问，3x3的图，在(4,5,7,8)位置画图，该怎么画？
这用上面的方法是不行的，位置必须传一个二元组

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = [2*i + 1 for i in x]

plt.figure(1)
plt.subplot(3, 3, (1, 3))  # 左上角是位置1，右下角是位置3
plt.plot(x, y)

plt.subplot(3, 3, (4, 8))  # 左上角是位置4，右下角是位置8
plt.plot(x, y)

plt.subplot(3, 3, (6, 9))  # 左上角是位置6，右下角是位置9
plt.plot(x, y)
plt.show()
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解释：